本研究主要探討新聞記者身為一個「直觀科學家」(intuitive scientists)，在報導新聞時會不會有假設？如果有，這些假設的內容是什麼？以及假設如何影響記者的採訪、報導工作？ 　　新聞記者在認知世界、認識社會的時候，並不會像張白紙一樣，毫無選擇的完全接受外來的訊息、刺激。根據認知心理學的理論指出，新聞記者在認知的時候，會以他的先前知識結構為基礎，選擇性的、主動的詮釋外來刺激。這些知識結構就像理論一樣，可能使記者對外來資訊，產生特定方向的預期和假設，整個資訊處理的過程，就如同科學研究的假設驗證過程。 　　本研究以立法院朝野黨團協商、中美智慧財產權諮商新聞，一共進行了二次個案研究，分別訪問、觀察了八位採訪記者。這二次個案研究的進行時間，分別是三天和四天。其中第一天主要的工作是訪談記者，了解記者對於報導事件是否有假設，以及他打算怎麼跑這條新聞（策畫）；第二天以及第二、三天參與觀察記錄新聞記者的採訪、寫作工作，探究假設是否會影響新聞記者的採訪、寫作工作；第三天以及第四天，則對記者進行事後訪問，以對照先前的訪談內容和觀察記錄，找出差異，了解記者採訪計畫改變的情形、原因、假設驗證的過程以及有無更換假設的情形。 　　資料分析結果發現，新聞記在採訪前，對於這二個報導事件，都採取了明確的類別假設、主題假設、結果假設、影響假設；這些假設並影響了記者的採訪、報導過程和方向。這些影響主要展現在以下幾方面： 　　一、新聞記者的的採訪策畫範圍和方向，都侷限在假設範圍內。 　　二、假設影響記者的採訪工作。 　　　　1. 記者選擇的消息來源，大部份和記者的假設有關。 　　　　2. 記者問的問題，大部份和記者的假設有關；記者問問題的方式和問題 的內容，多數傾向支持原先的假設。 　　三、假設影響新聞記者的寫作過程。 　　　　1. 記者選擇寫入新聞稿的資訊，大致上和記者的假設一致。 　　　　2. 記者詮釋新聞稿資訊的方向，也大致符合記者原先的假設。

本文共乙冊，約八萬言，分為五章十節。 第壹章 緒論。首先闡釋本文題目之意義；其次陳述本文之研究動機、目的方法與限 制；最後說明本文研究之架構。 第貳章 假設分析的運作背景。從組織環境與組織問題的分析中，以瞭解運用假設分 析方法之緣由。 第參章 假設分析的運作。首先論述假設分析運作的理論基礎；其次解析其運作之程 序與方法。 第肆章 假設分析的應用。首先說明政策論證的內涵，模式及其與假設分析方法之關 係；其次試圖運用本文所論述之理論與方法，以檢視和評析台灣電力公司興建核能四 廠一案的政策過程。 第伍章 結論。發表本文研究之心得並提出假設分析方法成功運作的要件。

本篇論文著重於探討ARMA模型的選模準則，過去較為著名的AIC、BIC等選模準則中，若總參數個數相同，模型選擇便簡化為比較各模型的概似函數在MLE下的值，故本研究將假設檢定定義為檢定總參數個數；截至目前為止，選模準則在使用上以AIC及BIC較為普遍，此兩種選模準則從本研究所定義的假設檢定的觀點來看，AIC犯型一誤差機率高，同時檢定力也高；BIC犯型一誤差的機率極低，同時檢定力也相對不高，本研究從此觀點提出一個選模準則方法，嘗試將上述兩種方法折衷，將型一誤差控制在5%，且檢定力略高於BIC。模擬的結果在理想的情形下皆符合預期，但在真實情形本研究方法涉及第一階段的模型選取，本研究提供兩種第一階段的模型選取方法，模擬的結果顯示，方法一型一誤差略為膨脹，檢定力增幅顯著；方法二型一誤差控制精準，但檢定力表現較差。本研究所提出的方法計算時間較為冗長，但若想將 AIC 及 BIC 方法折衷，可考慮嘗試本研究方法。 / This thesis focuses on model selection criteria for ARMA models. For information-based criteria such as AIC and BIC, the task of model selection is reduced to the comparison among likelihood values at maximum likelihood estimates if the numbers of parameters in candidate models are all the same. Thus the key step in model selection is the determination of the total number of parameters. The determination of number of parameters can be addressed using a hypothesis testing approach, where the null hypothesis is that the total number of model parameters is equal to a given number k and the alternative hypothesis is that the total number of parameters is equal to k+1. In this thesis, an information-based model selection method is proposed, where the number of parameters is determined using a two-stage testing procedure, which is constructed with the attempt to control the average type I error probability to be 5%. When using BIC in the above testing problem, simulation results indicate that the average type I error probability for BIC is lower than 0.05, so it is expected the proposed test is more powerful than BIC. The first stage of the proposed test involves selecting the most likely models under the null and the alternative hypothesis respectively. Two methods are considered for the first-stage selection. For the first method, the type I error probability can be larger than 0.05, but the power is significantly larger than BIC. For the second method, the type I error probability is under control, but its power increment is comparatively low. The computing time for the proposed test is rather long. However, for those who need an eclectic method between AIC and BIC, the proposed test can serve as a reasonable choice.

結果在符合義務的情形下，也會發生時，此結果乃屬不可避免的結果，不應歸責於行為人。然而，若相同結果在符合義務的情形下，只是有可能避免，換言之，仍有發生之可能性時，則是否對過失行為人的結果歸責有所影響？這種情形在日常生活中並非罕見，例如，超速行駛撞上突然從巷口闖出來的行人，若依當時具體事實判斷，縱使駕駛人不超速行駛，相同的結果仍可能因為被害人突然自巷子口衝出來，駕駛人無法即時煞車而撞上，亦即在行為符合義務的情形下，結果只是可能被避免而非必能避免時，肇事者是否仍須為此一可能無法避免的結果負責？倘一昧忽視相同結果在符合義務行為下的發生可能性，只要行為人過失引起結果發生，即肯定結果歸責，似乎過於嚴苛；若只要相同結果在符合義務的行為下也有發生的可能性，即排除對於過失行為人的結果歸責，則又失之過於寬鬆。如何在這兩難之間尋找一個均衡點，使一方面能發揮刑法保護法益的作用，另一方面又不致對於人民的行動自由造成過度限制，是刑法學理論研究上時時必須面臨的一個問題，也是本論文所要正面面對解決的問題。這種情形不僅存在於過失作為犯，不純正不作為犯有也相同的情形存在。行為人依法履行救助義務是否即能防止結果的發生？倘若僅是可能防止時，是否會影響對於行為人的結果歸責？此外，由於幫助犯的本贊在於促進正犯行為結果的實現，是否幫助行為與正犯結果間必須具有因果關係，才能成立幫助犯？抑或只要是昇高正犯結果發生的危險，即構成幫助犯？

泊松分佈(Poisson distribution)是一經常被配適於稀有事件建模的機率分配，其應用領域相當的廣泛，如生物，商業，品質控制等。其中許多的應用均為兩群體均數的比較，如欲檢測一新的處理是否較原本的處理俱優越性(superiority)，或者欲驗證一新的方法相較於舊的方法是否俱有不劣性(non-inferiority)。因此，此研究的目標為發展假設檢定的方法，用於比較兩獨立的泊松樣本是否有優越性及不劣性。一般探討假設檢定方法時，均因干擾參數的出現而導致理論探討及計算上的困難。為因應此困境，本研究由簡入繁，亦即先探討相等式的虛無假設(the null hypothesis of equality)，繼而，再推展至非優越性的虛無假設(the null hypothesis of non-superiority)，最後將這些探究的假設檢定方法應用至檢定不劣性並驗證這些方法的適用性。 兩種Wald 檢定統計量是本研究主要的研究興趣。對應於這兩種檢定統計量的近似的假設檢定法，是利用其極限分配為常態分配的特性而衍生的。此研究裡，可推導得到近似的檢定法的檢定力函數及欲達成某一檢定力水平時所需的樣本數公式。並依據此檢定力函數檢驗此檢定法的有效性(validity)及不偏性(unbiasedness)。並且推廣一連續修正的方法至任何的樣本數組合。另外一方面，此研究亦介紹並推廣兩種p-值的正確(exact)檢定法。其中一種為信賴區間p值檢定法(Berger和Boss, 1994), 另一種為估計的p值檢定法(Krishnamoorthy和Thomson, 2004)。一般正確檢定法較需要繁瑣的計算，故此研究將提出某些步驟以降低計算的負擔。就信賴區間p值檢定法而言，其首要工作為縮減求算p值的範圍，並驗證所使用的檢定統計量是否滿足Barnard凸面(convexity)的條件。若此統計量符合凸面convexity的條件，且在Poisson 的問題上，則此正確的信賴區間p值將出現在屬於虛無假設的參數空間的邊界上。然而，對於估計的p值檢定法而言，因在虛無假設的參數空間上求得Poisson均數的最大概似估計值，並不簡單及無法直接求得，故在此研就，將以一Poisson均數的點估計值代替。對於正確的假設檢定方法，此研究亦提出一個欲達成某一檢定力水平時所需的樣本數的步驟。 此研究將透過一個廣大的數值分析來驗證之前所提出的假設檢定方法。其中，可發現這些近似的假設檢定法之間的差異會受到兩群體之樣本數之比率的影響，而連續性的修正於某些情況下確實能夠使型I誤差較能夠受到控制。另外，當樣本數不夠多時，正確的假設檢定法是較近似的假設檢定法適當，尤其在型I誤差的控制上更是明顯。最後，此研究所提出的假設檢定方法將實際應用於一組乳癌治療的資料。 / The Poisson distribution is a well-known suitable model for modeling a rare events in variety fields such as biology, commerce, quality control, and so on. Many applications involve comparisons of two treatment groups and focus on showing the superiority of the new treatment to the conventional one, or the non-inferiority of the experimental implement to the standard implement upon the cost consideration. We aim to develop statistical tests for testing the superiority and non-inferiority by two independent random samples from Poisson distributions. In developing these tests, both computational and theoretical difficulties arise from presence of nuisance parameters. In this study, we first consider the problems with the null hypothesis of equality for simplicity. The problems are extended to have a regular null hypothesis of non-superiority next. Subsequently, the proposed methods are further investigated in establishing the non-inferiority. Two types of Wald test statistics are of our main research interest. The correspondent asymptotic testing procedures are developed by using the normal limiting distribution. In our study, the asymptotic distribution of the test statistics are derived. The asymptotic power functions and the sample size formula are further obtained. Given the power functions, we justify the validity and unbiasedness of the tests. The adequate continuity correction term for these tests is also found to reduce inflation of the type I error rate. On the other hand, the exact testing procedures based on two exact $p$-values, the confidence-interval $p$-value (Berger and Boos (1994)), and the estimated $p$-value (Krishnamoorthy and Thomson (2004)), are also applied in our study. It is known that an exact testing procedure tends to involve complex computations. In this thesis, several strategies are proposed to lessen the computational burden. For the confidence-interval $p$-value, a truncated confidence set is used to narrow the area for finding the $p$-value. Further, the test statistic is verify whether they fulfill the property of convexity. It is shown that under the convexity the exact $p$-value occurs somewhere of the boundary of the null parameter space. On the other hand, for the estimated $p$-value, a simpler point estimate is applied instead of the use of the restricted maximum likelihood estimators, which are less straightforward in this problem. The estimated $p$-value is shown to provide a conservative conclusion. The calculations of the sample sizes required by using the two exact tests are discussed. Intensive numerical studies show that the performances of the asymptotic tests depend on the fraction of the two sample sizes and the continuity correction can be useful in some cases to reduce the inflation of the type I error rate. However, with small samples, the two exact tests are more adequate in the sense of having a well-controlled type I error rate. A data set of breast cancer patients is analyzed by the proposed methods for illustration.

長久以來，憂鬱情緒一直是自然科學與社會科學界關注的重要議題，而其中女性較男性憂鬱的現象也受到重視。雖然自然科學界的研究一再指出健康行為對減輕憂鬱情緒的幫助，但並不是每個人都有機會擁有健康的生活型態。尤其在性別方面，性別間的健康行為差異是否能解釋兩性的憂鬱情緒落差即是本研究的課題。本文將透過檢驗暴露差異性以及脆弱差異性假設，了解性別間的憂鬱情緒落差是如何由本身脆弱差異性，以及兩性暴露的風險不同所造成。本研究使用「台灣社會變遷基本調查計畫」在2005年以及2010年的資料，以吸菸、喝酒、運動，三個健康行為作為健康生活型態的指標，對此問題進行分析。研究結果發現，健康生活型態對台灣民眾的憂鬱情緒有影響，吸菸有增加憂鬱情緒的效果，而運動則有減輕憂鬱情緒的效果。將吸菸、喝酒加入模型後，性別落差會增加，而運動的加入則有助於降低性別落差，支持暴露差異性假設。在性別上，吸菸對於男性有顯著增加憂鬱情緒的效果，對女性則無；而運動對於女性降低憂鬱情緒的效果則較大。然而，兩指標的性別差異並沒有達到統計上的顯著水準，因此只能部分支持脆弱差異性假設。希望本文的研究結果有助於了解兩性間的憂鬱情緒落差，並提供憂鬱情緒的影響機制更完整的圖像。 / Gender differences in distress has been well documented in literatures. However, it is unclear about the effect of health lifestyles on gender disadvantage in mental health. To explain the gender gap in distress, there are two hypotheses: differential exposure hypothesis and differential vulnerability hypothesis. In this study, the data are from Taiwanese Social Change Survey conducted in 2005 and 2010. The three indices I choose are the frequency of smoking, drinking, and exercising. The two main findings are: (1) Smoking deteriorates distress while exercising ameliorates it. Also, adding smoking and drinking into the predicting model increases the gender gap in distress, whereas adding exercising decreases the gap. These findings support the differential exposure hypothesis; (2) the effect of smoking is significant for men but not for women. However, the effect of exercising is more important to women. Although the gender differences in smoking and exercising effects are not significant, the findings support the differential vulnerability hypothesis partially.

共一冊，約四萬字，分五章。第一章係概論，簡述研究動機、目的、方法、及各項基 本假設。第二章為技術分析簡介，說明技術分析的一般理念，以及各種技術分析的方 法。第三章是文獻探討，就國內外過去對技術分析所作的實證研究加以敘述。第四章 為本研究中各項技術分析方法的實證應用結果，包括單一方法研判及綜合研判的效果 。最後，在第五章彙總本研究的結論，並提出進一步研究的建議。

第一章緒論，含研究動機及目的，本文結構。第二章含Brown-Mood的迴歸參數估計法 ，修正後的估計法，檢定迴歸參數法，在虛無假設下的近似分配及信賴區間推定法。 第三章含Daniel的迴歸參數檢定法，檢定統計量的分配，獨立變數可重複下的修正檢 定統計量的分配。第四章提出依據殘差項符號為檢定標準的方法，檢定統計量的分配 、信賴區間，一些特殊情況與應用。第五章針對所提的三種方法一一比較、分析。第 六章結論。

本研究主要的目的在於採用線索典範作業探討高社交焦慮者是否對於特定的情緒刺激有注意力偏誤的現象。高社交焦慮組有25 人與低社交焦慮組有29 人參與正式實驗，受試者分別被分派至社交焦慮情境中或無社交焦慮情境中，並且在電腦螢幕中的兩個長方形中出現中性、一般正向、一般威脅、社交正向、社交威脅、身體正向及身體威脅詞彙作為線索，當線索消失之後，受試者被要求對於目標物「E」或「F」進行判斷。在這些線索中，有些是有效線索（例如：目標物與線索出現在同一個位置上），有些是無效線索（例如：目標物與線索出現在不同的位置上）。 研究結果顯示當線索是社交正向詞彙時，被分派至社交焦慮情境中的高社交焦慮者相較於低社交焦慮者，在無效線索狀況下對於目標物的反應時間較快，且整體的注意力傾向，被分派至社交焦慮情境中的高社交焦慮者比低社交焦慮者較少將注意力投注在社交正向詞彙上。但並沒有有力的證據支持高社交焦慮者相較於低社交焦慮者，對於與社交焦慮有關詞彙，尤其是社交威脅詞彙具有注意力偏誤。這些研究發現認為高社交焦慮者有可能缺乏正向偏誤的保護機制，所以在社交焦慮情境中，容易選擇性忽略社交正向訊息，因而較缺少正向經驗與正向情感，反而會藉由逃避負面評價的方式，或是隱藏、抑制自己的社交焦慮情緒來維持良好的自我形象。

近年來，由於人民環保意識高漲，政府部門對於環境品質改善工程的推動甚為重視，常見於重大的公共政策之中。但是環境品質改善的公共建設或是環境財貨沒有市場交易行為，因而無法藉由交易價格衡量其效益，須透過其他非以市場價格方式估計的方法。 　　因此，本文的研究目的在於如何對環境品質這類無市場交易的財貨，評估其產出增加時的經濟效益?針對大台北地區四條主要河川－淡水河、基隆河、新店溪、大漢溪景觀改善後，使用者所增加的使用價值(use value)及非使用價值(nonuse value)，分別對不同的改善目標進行效益評估，包括從尚未整治的河川景觀（見附錄問卷照片（一））改善到初步整治的河川景觀（見附錄問卷照片（二））之效益，及改善到整治成功的景觀（見附錄問卷照片（三））之效益，期能提出一個合理評估環境財產出之經濟效益的方法，以俾河川整治工程的決策參考。 　　在文獻中對於環境品質改善的效益評估，常採用旅行成本法（travel cost method，簡稱TCM）和假設市場評價法（contingent valuation method，簡稱CVM）。本文同時應用旅行成本法及假設市場評價法，將兩者的方法及資料作結合估計，試圖利用此兩種不同方法的特性，同時掌握假設性問題的回答，及消費者實際市場行為的資訊互為補充，以CVM估計完整的環境品質改善之效益，藉TCM實際消費行為的資訊增加估計效益之可信度，對非市場財貨的效益作更審慎客觀的評估。 　　在結合資訊實證模型中，本文採行雙界二分選擇法，此種作法能讓受訪者易於回答，且增加估計結果的效率。同時本文也探討了CVM起價金額對受訪者回答假設性問題的影響，發覺起價金額的高低，對於受訪者回答的答案，有明顯的影響。此是與過去估計環境品質改善效益之文獻差異之處。